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本文介绍了为CLEF 2026 LongEval-RAG任务设计的候选约束检索增强生成（RAG）系统，该系统结合了确定性溯源追踪与段落检索、查询扩展、伪相关反馈、互惠排名融合、证据重排序以及引文感知聚合。对十种流水线变体的消融研究表明，采用基于规则的分块流水线并辅以句子级神经选择的方案取得了最佳性能。

PaSaMaster 是一个自演化智能文献检索系统，通过迭代优化搜索意图并生成基于证据的论文排序，以1%的成本实现比GPT-5.2提升30%的性能，且零幻觉。